O que é troca de dados? Como comprar e vender dados de terceiros

Vamos supor que você está enviando por e-mail um documento importante para seus colegas.

Bem simples, certo? Você anexa o documento ao seu e-mail e clica no botão de enviar. Seus colegas quase instantaneamente recebem os dados de que precisam. 

Agora, pense nessa troca de informações em uma escala maior. 

Sua empresa lida com fornecedores, fabricantes, clientes e vendedores. Eles compartilham todos os tipos de informações, como dados de provisão de inventário, informações de manutenção de produtos, desenhos de construção, modelos de simulação, dados de planejamento de qualidade, contratos, documentos comerciais, códigos-fonte de programas – a lista continua. E todos esses dados vêm em diferentes formatos. 

Como você normaliza esse enorme volume de dados sem alterar seu significado? É aí que entra a troca de dados. Software de troca de dados oferece capacidades de dados como serviço (DaaS) para ajudar provedores e consumidores a compartilhar e adquirir informações sem esforço. Como resultado, as empresas podem reunir inteligência de mercado e impulsionar decisões baseadas em dados com esforço mínimo.

Troca de dados garante uma transferência de dados suave entre fornecedores e consumidores de dados. Fornecedores, sindicalizadores de dados e corretores compartilham ou vendem dados. Consumidores coletam ou compram dados de fornecedores de dados.

Uma plataforma de troca de dados permite que fornecedores e consumidores troquem, comercializem, obtenham e distribuam dados. Essas plataformas ajudam fornecedores e consumidores a atenderem a requisitos legais, de segurança, técnicos e de conformidade.

Importância da troca de dados

As empresas produzem, coletam e adquirem grandes volumes de dados das operações diárias. No entanto, esses dados de primeira parte são mal suficientes para tomar decisões de negócios baseadas em novas perspectivas. É quando as empresas se tornam consumidoras de dados. Elas usam pontos de dados verificáveis de segunda e terceira partes para preencher lacunas de informação, analisar dados e atender às necessidades de inteligência.

Por outro lado, os distribuidores de dados que vendem dados nem sempre têm tantas informações quanto precisam. Eles usam a troca de dados online para monetizar ativos informacionais e adquirir dados de outras fontes. Quando os dados não são úteis, as empresas os monetizam. A maioria das empresas usa dados e os vende para outras empresas.

As empresas valorizam a troca de dados porque ela garante a qualidade dos dados – algo que o processo tradicional de compra e venda de dados muitas vezes ignora.

Quando os consumidores de dados compravam conjuntos de dados no passado, encontravam montes de registros duplicados. Às vezes, os dados careciam de regularidade e normalização. Outras vezes, os dados continham registros ausentes, nulos, números inválidos e rótulos ilegíveis. As soluções de software de troca de dados eliminam esses problemas, permitindo que os compradores visualizem os dados e abordem questões de qualidade antes de comprar. 

A troca de dados também resolve problemas de descoberta de dados. Anteriormente, as organizações tinham que navegar por inúmeros sites antes de adquirir dados. Adicione a isso o grande desafio das negociações de preços, assinatura de contratos, limpeza de dados e integração. Não é uma grande equação para bons negócios.

Sistemas de troca de dados tornam todo o processo sem esforço para consumidores e fornecedores. Os consumidores de dados podem usar pesquisas filtradas por múltiplos critérios, ferramentas de amostragem e visualização de dados para encontrar o que estão procurando. 

História da troca de dados

O humilde começo da troca de dados como a conhecemos hoje começou na década de 1960, quando a IBM e a General Electronics (GE) inventaram bancos de dados. A transferência de dados entre bancos de dados não era necessária até a década de 1970, quando os bancos de dados finalmente acumularam dados suficientes.

CSV

A necessidade de transferir dados levou o compilador IBM Fortran a suportar o formato de valores separados por vírgula (CSV) em 1972. As empresas usavam CSV para coletar dados em tabelas e importá-los para outro banco de dados. 

CSV continua a ser o método de distribuição de dados mais comum até hoje. Grandes corporações, órgãos governamentais e instituições acadêmicas usam CSV para distribuir dados na internet.

XML e JSON

Logo, as empresas perceberam que não estavam trocando a tabela de informações inteira. Em vez disso, renderizavam registros limitados para os usuários finais. Essa necessidade de fornecer acesso a um punhado de registros levou-as a usar interfaces de programação de aplicativos (APIs) que conectavam aplicativos leves. 

As APIs facilitaram a troca de dados com pequenas coleções de informações hierárquicas. O processo de envio de dados com APIs exigia duas chamadas de API: uma para o objeto base e outra para a lista de tags de um banco de dados relacional. Esse problema levou à invenção da linguagem de marcação extensível (XML) em 1998 e da notação de objeto serializado em Javascript (JSON) em 2001. 

As empresas rapidamente se afastaram do XML porque ele criava tags maiores que a carga útil de dados. JSON poderia representar apenas pares de chave-valor e arrays. Como resultado, as APIs começaram a usar JSON para conectar aplicativos. 

Hoje, as empresas usam ferramentas de gerenciamento de API para monitorar APIs e facilitar a troca de dados. 

Sistema de Controle de Código-Fonte

 O cientista da computação Marc Rochkind inventou um sistema de controle de versão chamado Sistema de Controle de Código-Fonte (SCCS) enquanto trabalhava nos Laboratórios Bell em 1972. Múltiplos autores de código usaram o SCCS e descobriram que podiam colaborar de forma eficiente usando recursos de controle de versão, como diferenças, mesclagens e ramificações.

Antes do SCSS, as empresas dependiam da compilação manual e integração do trabalho de todos no código. A colaboração no mesmo código tornou-se sem esforço com o SCSS. 

CVS

As organizações usaram sistemas de controle de versão proprietários até que o cientista da computação e professor Dick Grune lançou o Sistema de Versões Concorrentes (CVS) em 1986. A maioria dos projetos de código aberto usou o CVS para compartilhar código usando formatos livres e abertos. 

Em 2005, o engenheiro de software finlandês Linus Torvalds mudou seu projeto de código aberto para o Git, e as empresas de produtos seguiram o exemplo.

Git e Github

Usando formatos distribuídos, o Git facilitou a colaboração de código-fonte. A plataforma armazenava todas as versões de código localmente, e as empresas só precisavam sincronizar as alterações do servidor remoto. O controle de versão fácil permitiu que as empresas lidassem com grandes volumes de pedidos de diferenças, ramificações e mesclagens mais rapidamente. 

Ao contrário de outros sistemas de controle de versão, o Git usava a estrutura de gráfico acíclico dirigido de Merkle (DAG) para permitir que as ramificações fossem ponteiros para commits. Com praticamente ramificações ilimitadas, o Git facilitou a colaboração e o trabalho no mesmo código. 

O lançamento do Github em 2008 melhorou ainda mais a colaboração de código-fonte, resultando em muitos projetos de código aberto. 

Recursos de troca de dados

Sistemas de troca de dados oferecem os seguintes recursos para ajudar as empresas a obter dados e derivar insights.

Normalização de dados

Normalização de dados organiza dados semelhantes em registros para gerar dados limpos. O processo de normalização garante armazenamento lógico de dados, minimiza erros de modificação de dados, simplifica consultas e elimina redundância e dados não estruturados. Esse recurso permite que as empresas padronizem diferentes entradas de informações, incluindo números de telefone, endereços de rua e nomes de contato. 

A normalização usa formas normais para manter a integridade do banco de dados e verificar dependências entre atributos e relações. 

A maioria dos bancos de dados relacionais geralmente não requer mais do que a 3NF para normalizar dados. No entanto, as empresas usam a quarta forma normal (4NF), quinta forma normal (5NF) e sexta forma normal (6NF) para lidar com conjuntos de dados complexos.

DaaS

Soluções de troca de dados usam o modelo de dados como serviço (DaaS) para armazenar dados, processá-los e fornecer serviços de análise. As empresas recorrem à entrega de serviços em nuvem para aumentar a agilidade, melhorar a funcionalidade, configurar rapidamente, automatizar a manutenção e economizar custos. 

DaaS funciona de forma semelhante ao SaaS, mas não viu uma adoção generalizada até recentemente. Originalmente, os serviços de computação em nuvem lidavam com hospedagem de aplicativos e armazenamento de dados em vez de integração, análise e processamento de dados.  Hoje, o armazenamento em nuvem de baixo custo facilita para as plataformas em nuvem gerenciar e processar dados em escala. 

Gerenciamento de dados

O gerenciamento de dados, o processo de coletar, organizar, transformar, armazenar e proteger dados, começa com a aquisição de dados no centro de controle. Uma vez que você adquire dados, continua com os processos subsequentes, como preparação de dados, conversão, catalogação e modelagem. Essas etapas ajudam os dados a atenderem aos objetivos de análise de dados. 

O gerenciamento eficiente de dados otimiza o uso de dados em equipes e organizações. Além disso, é crucial para atender aos requisitos de políticas e regulamentações. 

Troca dinâmica de dados

Troca dinâmica de dados (DDE) transfere dados com um protocolo de mensagens. DDE compartilha dados entre aplicativos usando vários formatos de dados. Plataformas de troca de dados remotas usando troca dinâmica de dados ajudam você a atualizar aplicativos com base na disponibilidade de novos dados. 

DDE usa modelos de cliente e servidor junto com memória compartilhada para trocar informações. Nesse modelo, o cliente solicita e o aplicativo oferece informações. Você pode usar DDE mais de uma vez para trocar dados.

Automação de troca de dados

A automação de troca de dados ajuda as empresas a economizar tempo, simplificar o processamento de dados e executar tarefas do ciclo de vida dos dados mais rapidamente. Sistemas de software de troca de dados com automação emulam ações manuais para tornar os processos mais eficientes.

Tipos de troca de dados

Abaixo estão os quatro tipos de troca de dados, dependendo das relações de transferência de dados entre consumidores e fornecedores de dados.

1. Troca de dados ponto a ponto é a troca direta de dados entre duas empresas diferentes ou duas divisões dentro da mesma empresa. Por exemplo, uma grande corporação com vários armazéns de dados pode usar a troca de dados ponto a ponto para compartilhar subconjuntos de dados entre departamentos. 

2. Troca de dados privada acontece quando duas empresas compartilham dados usando um canal seguro. Exemplos comuns incluem compartilhamento de dados específico do setor entre usuários. Da mesma forma, quando uma empresa compartilha dados com fornecedores que os compartilham com clientes, é conhecida como troca de dados privada. 

Esse tipo de troca de dados usa transferência de estado representacional (REST) API, protocolo de acesso a objetos simples (SOAP) web service, fila de mensagens, protocolo de transferência de arquivos (FTP), intercâmbio eletrônico de dados (EDI) ou tecnologia de gateway business-to-business (B2B). 

3. Troca eletrônica de dados opera via nuvem. Esse tipo de troca de dados protege dados com senhas e pode disponibilizar dados para download. 

4. Mercado de dados é uma troca de dados pública aberta a empresas dispostas a consumir ou fornecer dados. Por exemplo, Amazon Web Services (AWS) é um mercado de dados global que atende a várias indústrias e funções. Você também encontrará mercados de dados de nicho oferecendo serviços de troca de dados financeiros ou de saúde para consumidores e fornecedores. 

Catálogo de dados vs. troca de dados vs. mercado de dados

Um catálogo de dados cria e mantém um inventário de ativos de dados em um ambiente empresarial. Analistas de negócios, engenheiros de dados e cientistas usam catálogos de dados para extrair valor de negócios de conjuntos de dados relevantes.

Para automatizar a catalogação de dados, ferramentas de catálogo de dados baseadas em aprendizado de máquina usam consulta em linguagem natural e soluções de mascaramento de dados, permitindo descoberta, ingestão, enriquecimento e tradução de metadados de forma segura e eficiente. 

Plataformas de troca de dados conectam fornecedores e compradores de dados por meio de uma interface digital de dados que simplifica como as empresas encontram, usam e gerenciam dados relevantes. As interações de troca de dados podem ser transacionais ou colaborativas. 

Um mercado de dados facilita a troca externa de dados por meio de transações financeiras. Mercados de dados permitem que as empresas descubram, publiquem, licenciem e distribuam dados. Todos os mercados de dados são trocas de dados, mas os mercados não suportam casos de uso não financeiros.

Como funciona a troca de dados?

Soluções de software de troca de dados reúnem vendedores e compradores. Essa colaboração acontece nas seguintes etapas.

• Acordos de parceria: Uma vez que os compradores sabem quais dados desejam, eles assinam acordos ou contratos com os vendedores. Esses acordos definem protocolos de troca de dados, diretrizes de uso e outros princípios de colaboração.
• Configuração do cliente de nó: Dependendo das necessidades dos consumidores, os fornecedores configuram nós para compartilhar dados pela rede. Esses clientes de nó permitem que os consumidores solicitem e recebam dados por meio de um canal seguro. Algumas empresas usam apenas nós para automatizar o monitoramento de solicitações de dados.
• Padronização de dados: Os fornecedores padronizam e enriquecem os dados usando formatos de dados acordados.
• Troca de informações: Os fornecedores de dados compartilham dados usando clientes de nó e os compradores recebem os dados.

Padrões de troca de dados

Padrões de troca de dados combinam formato de dados, protocolos de comunicação e padrões arquitetônicos para facilitar o compartilhamento de dados. Vamos detalhar alguns dos padrões de troca de dados mais comuns.

API

APIs usam protocolo de transferência de hipertexto (HTTP) e serviços web para comunicar entre aplicativos. Serviços web como os abaixo padronizam a provisão de interoperabilidade entre aplicativos. 

• O protocolo padronizado SOAP usa HTTP e um protocolo simples de transferência de correio (SMTP) para enviar mensagens. O World Wide Web Consortium (W3C) desenvolve e mantém as especificações padrão do SOAP.
• REST estilo arquitetônico oferece serviço web RESTful com um conjunto de diretrizes.
• GraphQL ou ferramentas de arquitetura de design de API semelhantes apresentam linguagem de consulta e manipulação junto com tempo de execução associado.

ETL

Para ler e escrever dados, aplicativos que transferem dados precisam se conectar a outros bancos de dados. Ferramentas de extração, transformação e carregamento (ETL) aprimoram as conexões de banco de dados com agrupamento de dados, transformação e agendamento. 

Soluções ETL ajudam as empresas a reunir dados de vários bancos de dados em um único repositório para formatação e preparação de análise de dados. Esse repositório de dados unificado é fundamental para simplificar a análise e o processamento de dados. 

Transferência de arquivos

O processo de transferência de arquivos usa uma conexão de rede ou internet para armazenar e mover dados de um dispositivo para outro. Soluções de troca de dados usam transferência de arquivos para compartilhar, transmitir ou transferir objetos de dados lógicos entre usuários locais e remotos. JSON, XML e CSV são formatos de arquivo comuns usados no processo de troca de dados.

Chamada de procedimento remoto

A computação distribuída usa uma chamada de procedimento remoto (RPC) para traduzir e enviar mensagens entre aplicativos baseados em cliente-servidor. RPC facilita comunicações ponto a ponto durante a troca de dados. 

Um protocolo RPC solicita a um servidor remoto que execute procedimentos específicos com base nos parâmetros do cliente. Uma vez que o servidor remoto responde, o RPC transfere os resultados para o ambiente de chamada. 

Mensagens baseadas em eventos com corretor

Mensagens baseadas em eventos com corretor usam software de middleware para entregar mensagens de dados. Nesse processo, diferentes componentes técnicos gerenciam enfileiramento e armazenamento em cache. Ele depende de um mecanismo de regras de negócios para gerenciar serviços de publicação e assinatura. 

Transmissão de dados

A transmissão de dados é o processo de receber fluxo contínuo de dados ou feed de diferentes fontes. Ferramentas de troca de dados usam transmissão de dados para receber sequências de dados e atualizar métricas para cada ponto de dados que chega. Esse padrão de troca de dados é adequado para atividades de monitoramento e resposta em tempo real. 

Considere suas necessidades locais e empresariais antes de escolher um padrão de troca de dados. 

O uso de padrões universais de troca de dados permite acesso e integração de dados sem interrupções em todos os níveis de saúde.

Instalações de saúde usam motores de integração de saúde para garantir a acessibilidade dos registros eletrônicos de saúde (EHR), reduzir silos de dados díspares e alcançar melhor compatibilidade e conformidade.

Estrutura de troca de dados

Uma estrutura de troca de dados facilita a transferência de dados entre sistemas. Ela define a lógica necessária para ler dados de arquivos de origem, transformar dados em formatos compatíveis e compartilhar dados transformados com o sistema de destino. Para tornar esse processo mais fácil, os desenvolvedores geralmente conectam sistemas de terceiros e de destino com a estrutura.

Estruturas de troca de dados apresentam as seguintes funcionalidades para ajudar consumidores e fornecedores de dados a interagir.

• Catálogo pesquisável simplifica a busca de ativos de dados usando descrição de conjunto de dados, incluindo o número de registros, tipo de arquivo, preços, estatísticas de perfil e classificações. Consumidores de dados pesquisam esses catálogos para encontrar conjuntos de dados adequados e avaliar a qualidade dos dados de amostra.
• Gerenciamento de ativos permite que você carregue, gerencie e publique ativos de dados. Fornecedores de dados usam essa funcionalidade para especificar licenciamento de dados, direitos de acesso e gerenciar inventário.
• Controle de acesso ajuda fornecedores de dados a definir regras de acesso a ativos de dados. Por exemplo, um fornecedor pode restringir o acesso ao conjunto de dados até a conclusão do pagamento ou acordo. Algumas camadas de troca de dados também oferecem troca de chave de criptografia para entrega de arquivos.
• Transferência de dados é o processo que os fornecedores usam para compartilhar dados com consumidores. Métodos comuns de transferência de dados incluem transferência de arquivos, compartilhamento de dados multi-inquilino e APIs. A transferência baseada em nuvem mantém arquivos e simplifica o acesso a dados com armazenamento de objetos. Por outro lado, o compartilhamento de dados multi-inquilino exige que fornecedores e consumidores usem as mesmas plataformas de gerenciamento de dados (DMPs) para transparência.
• Gerenciamento de assinaturas simplifica as ofertas de assinaturas de ativos de dados para fornecedores de dados. Algumas trocas de dados também oferecem um recurso "traga sua própria assinatura" (BYOS) que conecta diferentes assinaturas por meio de tokens.
• Gerenciamento de transações oferece transação de pagamento e processamento de pagamento via cartões de crédito, transferências bancárias e faturamento de contas. Consumidores de dados rastreiam compras e assinaturas, ficam atualizados sobre os termos de renovação e modificam assinaturas usando módulos de gerenciamento de transações.
• Gerenciamento de contas reúne detalhes relacionados a usuários, compradores, vendedores, bem como mecanismos de pagamento, informações de faturamento e atividade de conta.
• Administração e operadores de troca de dados monitoram atividades de usuários e solucionam problemas.
• Colaboração oferece uma área segura para fornecedores e consumidores trabalharem juntos em conjuntos de dados.
• Enriquecimento de dados melhora a qualidade com padronização de dados, verificação de endereço, desduplicação, mesclagem de arquivos, validação e limpeza de dados.
• Compartilhamento seletivo permite configuração de conjunto de dados para consumidores selecionados.
• Mapeamento de dados recomenda dados suplementares para enriquecimento adicional.
• Compartilhamento de dados multi-inquilino elimina dores de cabeça tradicionais de compartilhamento de dados de substituir FTP, e copiar e mover dados.
• Kit de desenvolvimento de software de conector (SDK) cria conectores personalizados para fornecedores de troca de dados acessarem outras plataformas de dados.
• Dados agregados derivados permite que consumidores executem funções definidas pelo usuário (UDFs) e recebam saída agregada. Fornecedores geralmente oferecem essa funcionalidade quando não querem que os consumidores tenham acesso a dados brutos sensíveis.
• Onboarding aprimorado simplifica o onboarding de fornecedores com avaliação de conformidade de dados do fornecedor.
• Alertas notificam consumidores quando uma nova publicação de dados corresponde ao que estão procurando.
• Gerenciamento de pipeline combina e integra antes de entregar dados de terceiros para usuários finais.
• Relatórios aprimorados mostram o desempenho de vendas de troca de dados e ajudam fornecedores a encontrar insights para direcionar os compradores certos.
• Produtos de dados personalizados misturam, segmentam e projetam dados para criar produtos de dados adequados para consumidores.
• Proibição de mudança de custódia impede violação de termos de licença com visualização e testes de dados sensíveis.

A maioria das soluções de troca de dados combina os recursos acima para criar transações fáceis e compatíveis entre compradores e vendedores de dados.

Benefícios da troca de dados

Se sua empresa deseja quebrar silos de dados, governar o acesso a dados ou compartilhar dados com segurança com clientes, o software de troca de dados tem muitos benefícios para você.

• Simplifica a compra e venda de dados. Encontrar dados de terceiros confiáveis tem sido penoso para os consumidores de dados. E considere os desafios de negociação de preços, avaliação de dados e integração. Sistemas de troca de dados tornam sem esforço para fornecedores de dados venderem dados e compradores os adquirirem.
• Torna a obtenção de dados para insights mais fácil. Trocas de dados fornecem acesso mais rápido a dados para empresas que buscam tomar decisões cruciais baseadas em dados. Essa facilidade de acesso ajuda as empresas a aumentar a receita e aprimorar previsões com modelos de aprendizado de máquina.
• Racionaliza oportunidades de monetização de dados. Empresas que vendem dados tradicionalmente dependiam de um intermediário para encontrar compradores adequados. Trocas de dados significam que os vendedores vendem dados em seus próprios termos com uma plataforma facilmente acessível.
• Facilita a comercialização de dados. A troca de dados ajuda os originadores e adquirentes de dados a construir um ecossistema que beneficia ambas as partes. Trocas de dados ajudam compradores de dados a usar novos insights encontrados para tomar decisões estratégicas enquanto dão aos vendedores oportunidades de criar novas fontes de receita.
• Melhora a qualidade dos dados e minimiza despesas desperdiçadas. Trocas de dados ajudam você a acessar dados confiáveis e eliminar bots de dados para que você não perca tempo com leads falsos. Além disso, o software de troca de dados oferece dados precisos para segmentação correta, levando a resultados de negócios mais bem-sucedidos.

Desafios da troca de dados

A troca de dados resolve alguns problemas e cria alguns. Abaixo estão alguns dos problemas comuns que as empresas enfrentam com a troca de dados.

• Requer uma política robusta de conformidade de dados. Sem ela, você mal pode sincronizar sistemas de gerenciamento de dados. Regras de conformidade ajudam as empresas a definir estruturas de gerenciamento de dados para rastrear quais dados compartilham e com quem. Essas estruturas facilitam aplicativos de controle de acesso a dados para equipes de engenharia de dados.
• Necessita de fornecedores e consumidores suficientes. Plataformas de troca de dados sem consumidores suficientes acham difícil alcançar seu potencial total. Fornecedores permanecem céticos em listar suas empresas nessas plataformas. Talvez seja por isso que muitas soluções em nuvem com capacidades de troca de dados ajudam sistemas a ganhar compradores e vendedores.
• Depende de integração e validação de dados. Consumidores de dados não podem encontrar insights a menos que integrem os dados com ferramentas internas de gerenciamento de dados. Essa integração requer que o software de troca de dados seja capaz de validar, limpar e formatar dados brutos em um formato legível.
• Necessita de alguma expertise técnica. As empresas não podem navegar em soluções de troca de dados sem saber como empacotar, filtrar ou validar dados.
• Limita a capacidade de filtragem de dados. Trocas de dados não permitem que os compradores escolham exatamente o que precisam. Adquirentes de dados não podem criar ou comprar conjuntos de dados precisos de acordo com suas preferências.

Considerações sobre a abordagem de troca de dados

Não existe uma abordagem única de troca de dados que todas as empresas possam usar. Cada método tem seus prós e contras, mas mantenha esses pontos em mente ao escolher a abordagem de troca de dados para sua empresa.

• Complexidade dos dados diz se você precisa de acesso direto ao banco de dados ou não. Por exemplo, se você não tem acesso a componentes específicos de entidade de dados, será melhor com acesso direto. Por outro lado, APIs REST exigem múltiplas chamadas e codificação para construir relações entre elementos de dados. Você também pode usar JSON e XML para modelos de dados mais complexos.
• Frequência de atualização de dados revela se você precisa substituir conjuntos de dados regularmente. Métodos de APIs e sistemas de mensagens garantem melhor ressincronização em caso de grandes atualizações de dados.
• Tamanho do conjunto de dados determina se você precisará de uma conexão direta ao banco de dados ou transferência de arquivos para otimização de desempenho. Você também pode procurar maneiras de melhorar o desempenho ao enviar dados via REST ou outras APIs.
• Versões ou esquemas de dados também ajudam você a escolher entre API ou outros protocolos de troca de dados. Por exemplo, APIs não são ideais para representar diferentes formatos de dados. Se seus aplicativos precisam de dados em várias versões, você está melhor com outro protocolo de troca de dados.
• Controles de segurança de dados guiam você para a melhor abordagem de troca de dados. Por exemplo, você pode precisar projetar APIs para exigir chaves, configurar servidores web ou configurar controles de segurança de sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) para proteger dados.
• Dificuldade de transformação de dados diz o que você precisa para mover dados. Você precisa de uma conexão direta ao banco de dados e ferramentas ETL para uma transformação extensa com regras complexas. Além disso, avalie a complexidade da transformação para ver se plataformas de gerenciamento de API podem ser úteis.
• Tipo de conexão é outra decisão a ser tomada antes de escolher uma abordagem. Protocolos de curta duração são adequados para uma ação específica ou série de ações, enquanto protocolos de longa duração mantêm conexões abertas indefinidamente. Considere os requisitos do usuário final ao escolher a persistência da conexão.

Organizações bem-sucedidas também olham para objetivos organizacionais mais amplos antes de tomar decisões sobre requisitos para projetos e aplicativos específicos. Elas colaboram e coordenam abordagens para evitar conflitos e inconsistências de dados entre equipes.

Melhores práticas de design de troca de dados

Uma troca de dados bem implementada requer configuração e sincronização corretas de dados. Confie nas seguintes melhores práticas para projetar processos de troca de dados com precisão e validar dados ao longo do ciclo de implementação.

• Verifique o registro de esquema XML antes de criar um novo esquema.
• Siga as regras de design de rede de troca e padrões de design de esquema.
• Divida grupos de dados lógicos em arquivos de esquema separados.
• Use restrições de esquema efetivamente para garantir compatibilidade com seu banco de dados de destino.
• Minimize campos obrigatórios e use-os apenas quando necessário.
• Use conjuntos de resultados de contagem, lista ou detalhados para fácil sincronização de dados.
• Desautorize grandes transações de dados durante horários não comerciais.
• Aproveite métodos assíncronos para grandes conjuntos de dados.
• Pré-processar solicitações para avaliar o impacto do nó.
• Simplifique a conversão de dados relacionais para XML com preparação de dados.
• Escolha um design de esquema flexível para otimizar opções de retorno de dados.
• Limite as escolhas de parâmetros de consulta para evitar grandes conjuntos de dados.
• Comprimir arquivos para limitar o tamanho da transmissão de dados.
• Use diferenciação de dados para identificar mudanças desde a última transmissão de dados.
• Escolha uma convenção de nomenclatura de serviço de dados simples e flexível.
• Documente os parâmetros de serviço de dados antes da troca de dados.

Software de troca de dados

O software de troca de dados é usado para compartilhar e transmitir dados sem alterar seu significado. 

Uma solução de troca de dados deve fazer o seguinte para atender aos requisitos de inclusão na categoria de troca de dados:

• Compartilhar dados sem alterar seu significado
• Normalizar dados para facilitar o consumo
• Oferecer serviço de aquisição de dados de mercado como serviço
• Integrar com outras soluções de dados para facilitar o compartilhamento e análise

*Abaixo estão as cinco principais plataformas de troca de dados com base em dados do G2 coletados em 18 de julho de 2022. Algumas avaliações podem ser editadas para clareza.

1. PartnerLinQ

PartnerLinQ é uma plataforma de visibilidade da cadeia de suprimentos que simplifica a visibilidade e conectividade de dados. Esta plataforma apresenta capacidades de integração de intercâmbio eletrônico de dados (EDI), não-EDI e API para conectar várias redes de suprimentos, mercados, análises em tempo real e sistemas centrais. 

O que os usuários gostam:

“Esta plataforma continua sendo uma das melhores plataformas de mapeamento de dados. A configuração é tão ideal, melhorando o grande gerenciamento de questões da cadeia de suprimentos. O design da interface é tão marginal, melhorando o alto desempenho. O suporte oferecido aos usuários é simplesmente no ponto.”

– Revisão do PartnerLinQ, Chris J.

O que os usuários não gostam:

“O preço é caro, eu acho. E um ligeiro desenvolvimento de análises seria mais útil.”

– Revisão do PartnerLinQ, Rashad G.

2. Crunchbase

Crunchbase é um provedor líder de soluções de prospecção e pesquisa. Empresas, equipes de vendas e investidores usam esta plataforma para encontrar novas oportunidades de negócios.

O que os usuários gostam:

“A coisa mais útil sobre o Crunchbase são os filtros poderosos que você pode usar para criar listas super direcionadas de empresas que deseja contatar para futuras colaborações.”

– Revisão do Crunchbase, Aaron H.

O que os usuários não gostam:

“O único problema que encontrei foi que, se você usar o recurso de consulta do site em vez da API, obterá dados relativamente não limpos que precisará limpar antes de processar corretamente! Este problema pode ser contornado se você usar a API, mas precisará de conhecimento básico de JSON.”

– Revisão do Crunchbase, Kasra B.

3. Flatfile

Flatfile é uma plataforma de integração de dados que permite que as empresas importem dados limpos e prontos para uso mais rapidamente. Esta plataforma automatiza recomendações de correspondência de colunas e permite que você defina modelos de dados de destino para validação de dados. 

O que os usuários gostam:

“Flatfile é uma ferramenta de importação poderosa que simplesmente funciona. Tem todos os recursos que você esperaria de um importador, além de outros que você não consideraria inicialmente. Para desenvolvedores, sua API é bem documentada e seu suporte estava sempre disponível para discutir abordagens. Fizemos do Flatfile uma parte crítica do nosso processo de integração e funcionou muito bem!”

– Revisão do Flatfile, Ryan F.

O que os usuários não gostam:

“O único problema menor é que a versão do lado do cliente não é tão completa quanto a versão que envia dados para o backend do Flatfile, o que significa que a correspondência de colunas não é tão inteligente. Mas isso é realmente menor - eu recomendaria fortemente o Flatfile.”

– Revisão do Flatfile, Rob C.

4. AWS Data Exchange

AWS Data Exchange simplifica como as empresas usam a nuvem para encontrar dados de terceiros. 

O que os usuários gostam:

“É impressionante encontrar centenas de produtos de dados comerciais de fornecedores de dados líderes de categoria em setores como varejo, serviços financeiros, saúde e mais.”

– Revisão do AWS Data Exchange, Ahmed I.

O que os usuários não gostam:

“Os preços de assinatura são caros e se torna muito difícil gerenciar o orçamento.”

– Revisão do AWS Data Exchange, Mohammad S.

5. Explorium

Explorium é uma plataforma de ciência de dados que conecta milhares de fontes de dados externas usando descoberta automática de dados e engenharia de recursos. As empresas usam esta plataforma para adquirir dados e fazer insights preditivos que impulsionam decisões de negócios. 

O que os usuários gostam:

“A riqueza e amplitude dos dados é incrível. Eu realmente gosto do acesso instantâneo aos dados externos mais úteis e confiáveis. Isso nos ajuda a fornecer um melhor serviço ao cliente porque é o que precisamos para tomar decisões mais rápidas e melhores. A plataforma é muito fácil de usar e extremamente versátil.”

– Revisão do Explorium, Ishi N.

O que os usuários não gostam:

“Eu gostaria que eles tivessem mais fontes de dados pontuais.”

– Revisão do Explorium, Noa L. 

Harmonize a governança de dados mestres em domínios de negócios

Quando você estiver pronto para sincronizar ferramentas, processos e aplicativos em toda a empresa com uma única fonte de verdade (SSOT), deixe as plataformas de troca de dados libertá-lo dos silos de dados. Descompartimentalize seus insights e tome melhores decisões baseadas em dados. 

Aproveite o gerenciamento de dados mestres (MDM) para criar uma visão confiável dos dados e alcançar eficiência operacional.